Rangkuman Pertemuan 1 Universitas Nusamandiri Konsep Kecerdasan Buatan

Rangkuman Pertemuan 1 Universitas Nusamandiri

Konsep Kecerdasan Buatan

 

1.    Trend Teknologi 2021

• Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajran mesin
• Otomasi proses robotic (Robotic Process Automation)
• Edge Computing
• Komputasi Kuantum (Quantum Computing)
• Realitas Virtual dan Realitas Tertambah (Virtual Reality and Augmented Reality)
• Blockchain
• Internet of Things (IoT)
• 5G
• Keamanan cyber

2.    Data & Informasi

•    Data

Data adalah bahan baku informasi atau bahasa mathematical dan simbol-simbol pengganti lain yang disepakati oleh umum dalam menggambarkan objek, manusia, peristiwa, aktivitas, konsep dan objek-objek lainnya. Atau dengan kata lain, data merupakan kenyataan apa adanya (raw facts).

1.  Menurut berbagai kamus bahasa Inggris-Indonesia, data diterjemahkan sebagai istilah yang berasal dari kata “datum” yang berarti fakta/bahan-bahan keterangan
2. Dari sudut pandang bisnis, terdapat pengertian data bisnis : “Business data is an organization’s description of things (resources) and events (transactions) that it faces”. Jadi data, dalam hal ini disebut sebagai data bisnis, merupakan deskripsi organisasi tentang sesuatu (resources) dan kejadian (transactions) yang terjadi.
3. Pengertian yang lain mengatakan bahwa “Data is the description of things and events that we face”. Data merupakan deskripsi dari sesuatu dan kejadian yang kita hadapi.
4. Gordon B.Davis dalam bukunya Management Informations System : Conceptual Foundations, Structures, and Development menyebut data sebagai bahan mentah dari informasi, yang dirumuskan sebagai sekelompok lambang-lambang tidak acak yang menunjukkan jumlah atau tindakan atau hal-hal lain.

•    Informasi

Informasi dapat diibaratkan sebagai darah yang mengalir di dalam tubuh
manusia, seperti halnya informasi di dalam sebuah perusahaan yang sangat
penting untuk mendukung kelangsungan perkembangannya, sehingga terdapat
alasan bahwa informasi sangat dibutuhkan bagi sebuah perusahaan. Akibat bila
kurang mendapatkan informasi, dalam waktu tertentu perusahaan akan
mengalami ketidakmampuan mengontrol sumber daya, sehingga dalam
mengambil keputusan-keputusan strategis sangat terganggu, yang pada
akhirnya akan mengalami kekalahan dalam bersaing dengan lingkungan
pesaingnya

• Menurut Gordon B.Davis : menyebutkan informasi sebagai data yang
• telah diolah menjadi bentuk yang berguna bagi penerimanya dan nyata,
• berupa nilai yang dapat dipahami di dalam keputusan sekarang maupun
• masa depan.
• Menurut Barry E. Cushing ; informasi merupakan sesuatu yang
• menunjukkan hasil pengolahan data yang diorganisasi dan berguna
• kepada orang yang menerimanya.
• Menurut Robert N. Anthony dan John Dearden : informasi sebagai suatu
• kenyataan, data,item yang menambah pengetahuan bagi penggunanya.
• Menurut Stephen A. Moscove dan Mark G. Simkin : informasi sebagai
• kenyataan atau bentuk-bentuk yang berguna yang dapat digunakan untuk
• pengambilan keputusan.

3.    Hystory Of Machine

Pada tahun 1951, John McCarthy yang baru saja mendapatkan gelar PhD meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya membawa peneliti Amerika Serikat yang memiliki ketertarikan pada teori automata, jaring saraf, dan studi mengenai kecerdasan menjadi satu. Mereka mengorganisir sebuah lokakarya di Dartmouth College di Hanover, New Hampshire pada tahun 1956. Pada saat itulah dianggap menjadi tahun lahirnya kecerdasan buatan. Sejak awal, para peneliti kecerdasan buatan tidak segan membuat prediksi mengenai keberhasilan dari kecerdasan buatan ini. Pada awalnya kecerdasan buatan berkembang cukup pesat, hal ini disebabkan karena ekspektasi yang terlalu tinggi dari para peneliti di bidang ini. Hingga pada tahun 1974, bidang kecerdasan buatan mulai kurang diminati. Sampai pada tahun 1980, ketertarikan terhadap kecerdasan buatan sebagai bidang penelitian mulai bangkit kembali. Salah satu yang mendukung hal ini adalah hasil kerja Yarowsky (1995), ia melakukan percobaan menggunakan pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil diatas 96% untuk ke akuratan dari percobaannya. Setelah Yarowsky banyak orang-orang yang melakukan percobaan menggunakan pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil yang memuaskan, dari sinilah pemelajaran mesin dapat semakin berkembang hingga hari ini.

4.    Machine Learning

Mesin yang dimaksud di sini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati kepada ‘sistem’, bukan mesin 'mekanik'. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, dan mengikuti perintah. Pemelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang didapat berdasarkan pada pemelajaran data, atau sebuah studi yang mempelajari cara untuk memprogram sebuah komputer untuk belajar. Inti dari pemelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan bahwa pemelajaran mesin adalah bidang studi yang memberikan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Kemampuan belajar yang menjadi dominan ditentukan oleh kemampuan perangkat lunak atau alogaritmanya. Implementasi kemampuan belajar dapat dicapai dengan berbagai teknik, ada yang menggunakan kaidah (rule), ada yang menggunakan statistika, ada yang menggunakan pendekatan fisiologi yaitu sistem saraf manusia atau disebut dengan ANN (artificial neural network) atau jaringan saraf tiruan. Pemelajaran mesin dapat berfungsi untuk beradaptasi dengan suatu keadaan yang baru, serta untuk mendeteksi dan memperkirakan suatu pola.

5.    Bagian AI

Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, mengkategorikan AI menjadi 4 jenis, dari jenis sistem AI yang ada saat ini hingga sistem yang hidup, yang belum ada. Kategorinya adalah sebagai berikut:
Tipe 1: Mesin reaktif. Contohnya, Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov pada 1990-an. Deep Blue dapat mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur dan membuat prediksi, tetapi ia tidak memiliki ingatan dan tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk memberi tahu langkah berikutnya. Ini menganalisis kemungkinan langkah lawan dan dirinya sendiri serta memilih langkah paling strategis. Deep Blue dan GoogleGOGO dirancang untuk tujuan yang sempit dan tidak dapat dengan mudah diterapkan pada situasi lain.
Tipe 2: Memori terbatas. Sistem AI ini dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan masa depan. Beberapa fungsi pengambilan keputusan dalam mobil self-driving dirancang dengan cara ini. Pengamatan menginformasikan tindakan yang terjadi di masa depan yang tidak terlalu jauh, seperti jalur penggantian mobil. Pengamatan ini tidak disimpan secara permanen.
Tipe 3: Teori pikiran. Istilah psikologi ini mengacu pada pengertian bahwa orang lain memiliki keyakinan, keinginan sendiri dan niat yang memengaruhi keputusan yang mereka buat. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.
Tipe 4: Kesadaran diri. Dalam kategori ini, sistem AI memiliki rasa diri, memiliki kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini dan dapat menggunakan informasi untuk menyimpulkan apa yang orang lain rasakan. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

6.    Contoh Implementasi

Otomasi: Sistem atau proses yang berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi proses robotik (RPA) dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan manusia. RPA berbeda dari otomatisasi TI karena dapat beradaptasi dengan keadaan yang berubah.

Pembelajaran mesin: Ilmu membuat komputer bertindak tanpa pemrograman.

Visi mesin: Ilmu yang memungkinkan komputer untuk melihat. Teknologi ini menangkap dan menganalisis informasi visual menggunakan konversi analog-ke-digital kamera dan pemrosesan sinyal digital. Ini sering dibandingkan dengan penglihatan manusia, tetapi penglihatan mesin tidak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk melihat melalui dinding. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis citra medis. Visi komputer, yang difokuskan pada pemrosesan gambar berbasis mesin, sering dikaitkan dengan visi mesin.

Pemrosesan bahasa alami (NLP): Pemrosesan bahasa manusia oleh program komputer. Salah satu yang lebih tua dan paling dikenal contoh NLP adalah deteksi spam, yang melihat baris subjek dan teks email dan memutuskan apakah itu termasuk sampah. Pendekatan saat ini untuk NLP didasarkan pada pembelajaran mesin. Tugas NLP termasuk terjemahan teks, analisis sentimen dan pengenalan suara.

Robotika: Bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Robot sering digunakan untuk melakukan tugas yang sulit bagi manusia untuk melakukan atau melakukan secara konsisten. Mereka digunakan dalam jalur perakitan untuk produksi mobil atau oleh NASA untuk memindahkan benda besar di luar angkasa. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang dapat berinteraksi dalam lingkungan sosial.

Mobil dengan pengemudi otomatis: Ini menggunakan kombinasi visi komputer, pengenalan gambar dan pembelajaran mendalam untuk membangun keterampilan otomatis dalam mengemudikan kendaraan sambil tetap berada di jalur tertentu dan menghindari penghalang yang tidak terduga, seperti pejalan kaki.

7.    Pendekatan Machine Learning

• Supervised learning

Anda perlu tahu metrik yang akan diprediksi dan memiliki contoh telah sesuai dengan label metrik, machine learning dengan pengawasan (supervised learning) adalah sebuah pendekatan terbaik. AI satu ini bisa digunakan oleh para pemain e-commerce untuk memprediksi banyaknya uang yang akan dibelanjakan setiap pelanggan. Dengan dasar itulah, pelanggan dengan nominal belanja tinggi dapat dijadikan target penawaran promosi tertentu.

• Unsupervised learning

Pendekatan ini digunakan ketika data yang tersedia tidak memiliki label khusus untuk memprediksi algoritma tertentu. Algoritma machine learning bertugas untuk mengelompokkan data serta menemukan pola/solusi baru. Sehingga, data-data yang ada bisa terdeteksi. Contohnya saja Anda bisa memanfaatkan pendekatan unsupervised learning untuk menandai potensi penipuan credit card. Selain itu, dengan pendekatan ini juga  dapat digunakan untuk mencari kesamaan antar pelanggan Anda.

• Semisupervised learning

Pendekatan satu ini tentu berbeda dari unsupervised learning, semisupervised learning lebih memanfaatkan data tanpa label untuk memahami struktur serta distribusi populasi data. Pendekatan semisupervised learning dapat digunakan oleh pihak bank sebelum menawarkan kredit rumah, untuk mengidentifikasi pelanggan yang membutuhkan pinjaman tersebut, tapi belum mendapatkan informasi yang cukup.

• Reinforcement learning

Pada pendekatan ini, komputer akan melakukan interaksi dengan lingkungan sekitar. Feedback yang didapat akan menjadi bahan utama yang akan diolah dalam reinforcement learning. Algoritma pendekatan satu ini akan mempelajari urutan tindakan dan mencari solusi terbaik.

Read more...

 

MAKALAH

CYBERCRIME : ILLEGAL CONTENTS

 

 

ADE ANGGA SAPUTRA

NIM : 13180994

DHIA MARSYA ASSYAFIQ

NIM : 13180950

EZZA FADHYL FAUZZI

NIM : 13180949

 

 

Program Studi Teknologi Komputer

Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika

Kampus Kabupaten Banyumas

2020

KATA PENGANTAR

 

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas terselesaikannya Makalah Etika Profesi dan Profesi (Illegal Content). Tujuan pembuatan makalah ini untuk memenuhi salah satu mata kuliah Etika Profesi Teknologi Informasi dan Komunikasi pada Program Diploma Tiga (D.III) UNIVERSITAS BSI.

Penulis menyadari bahwa dalam pembuatan makalah ini memiliki banyak kekurangan. Oleh karena itu dengan segala kerendahan hati penulis berharap pembaca dapat memaklumi atas segala kekurangan makalah ini, karena penulis hanyalah manusia biasa yang tak luput dari khilaf serta keterbatasan kemampuan penulis sehingga yakin bahwa laporan penelitian ini masih jauh dari kesempurnaan, untuk itu kami membutuhkan kritik dan saran spenelitian yang bersifat membangun demi kesempurnaan dimasa yang akan datang sangat penulis harapkan.

Akhir kata penulis berharap semoga laporan penelitian ini dapat bermanfaat bagi semua pihak, khususnya bagi kami, umumnya bagi rekan-rekan maupun pembaca meskipin dalam laporan ini masih banyak kekurangan. Maka dari itu kami mengharapkan kritik dan saran, Terima Kasih

Purwokerto,   12 Desember 2020                                        Penulis

 

Daftar Isi

Kata Pengantar.................................................................................................................... i

Daftar isi.............................................................................................................................. ii

Bab 1 Pendahuluan.............................................................................................................. 1

A. Abstrak.................................................................................................................... 1

B. Latar Belakang Masalah.......................................................................................... 1

Bab 2 Pembahasan............................................................................................................... 2

A. Landasan Teori........................................................................................................ 2

B. Contoh Illegal Contents........................................................................................... 2

C. Hukum Tentang Illegal Contents............................................................................ 3

Bab 3 Analisa Kasus........................................................................................................... 5

A. Faktor Penyebab Illegal Contents........................................................................... 5

B. Pencegahan Illegal Contents................................................................................... 5

C. Solusi Untuk Illegal Contents................................................................................. 6

Bab 4 Penutup..................................................................................................................... 9

Kesimpulan................................................................................................................... 9

Bab 1

A.  Abstrak

Illegal Contents merupakan kejahatan dengan memasukkan data atau informasi ke internet tentang sesuatu hal yang tidak benar, tidak etis, dan dapat dianggap melanggar hukum atau mengganggu ketertiban umum. Bentuk tindak pidana cybercrime jenis ini tergolong pada situs bermuatan negatif, termasuk pula dalam kasus penghinaan dan pencemaran nama baik yang berisikan perkataan yang kasar dan tidak etis.

 

B.  Latar Belakang Masalah

Cybercrime merupakan bentuk-bentuk kejahatan yang timbul karena pemanfaatan teknologi internet. Kebutuhan akan teknologi haringan komputer semakin meningkat. Selain sebagai media penyedia informasi melalui internet adapun kegiatan komunitas komersial menjadi bagian terbesar, dan terpesat pertumbuhannya serta menembus berbagai batas negara. Segi positif dari dunia maya ini tentu saja menambah trend perkembangan teknologi dunia dengan segala bentuk kreatifitas manusia. Namun dampak negatifnya pun tidak bisa dihindari.

Adanya cybercrime telah menjadi ancaman stabilitas, sehingga pemerintah sulit mengimbangi teknik kejahatan yang dilakukan dengan teknologi komputer, khususnya jaringan internet. Munculnya beberapa kasus cybercrime di Indonesia, seperti pencurian kartu kredit, hacking beberapa situs, transmisi data orang lain, misalnya email dan memanipulasi data dengan cara menyiapkan perintah yang tidak dikehendaki ke dalam komputer. Sehingga dalam kejahatan komputer dimungkinkan adanya delik formil dan delik materil.

Delik formil adalah perbuatan seseorang yang memasuki komputer orang lain tanpa izin, sedangkan delik materil adalah perbuatan yang menimbulkan akibat kerugian bagi orang lain.

 

Bab 2

A.  Landasan Teori

Illegal Contents merupakan kejahatan dengan memasukkan data atau informasi ke internet tentang sesuatu hal yang tidak benar, tidak etis, dan dapat dianggap melanggar hukum atau mengganggu ketertiban umum.Sebagai contohnya, pemuatan suatu berita bohong atau fitnah yang akan menghancurkan martabat atau harga diri pihak lain, hal-hal yang berhubungan dengan pornografi atau pemuatan suatu informasi yang merupakan rahasia negara, agitasi dan propaganda untuk melawan pemerintahan yang sah dan sebagainya.

Illegal contents menurut pengertian diatas dapat disederhanakan pengertiannya menjadi : kegiatan menyebarkan (mengunggah,menulis) hal yang salah atau dilarang atau dapat merugikan orang lain.Yang menarik dari Hukuman atau sanksi untuk beberapa kasus seseorang yang terlibat dalam illegal contents ini ialah hanya penyebar atau yang melakukan proses unggah saja yang mendapat sangsi sedangkan yang mengunduh tidak mendapat hukuman apa-apa selain hukuman moral dan perasaan bersalah setelah mengunduh file yang tidak baik.

 

B.  Bentuk Illegal Contents

Contoh Kasus Belakangan ini marak sekali terjadi pemalsuan gambar yang dilakukan oleh oknum-oknum yang tidak bertanggung jawab dengan cara mengubah gambar seseorang (biasanya artis atau public figure lainnya) dengan gambar yang tidak senonoh menggunakan aplikasi komputer seperti photoshop. Kemudian gambar ini dipublikasikan lewat internet dan ditambahkan sedikit berita palsu berkenaan dengan gambar tersebut. Hal ini sangat merugikan pihak yang menjadi korban karena dapat merusak image seseorang. Dan dari banyak kasus yang terjadi, para pelaku kejahatan ini susah dilacak sehingga proses hukum tidak dapat berjalan dengan baik.

Akhir-akhir ini juga sering terjadi penyebaran hal-hal yang tidak teruji kebenaran akan faktanya yang tersebar bebas di internet, baik itu dalam bentuk foto,video maupun berita-berita hoax. Dalam hal ini tentu saja mendatangkan kerugian bagi pihak yang menjadi korban dalam pemberitaan yang tidak benar tersebut, seperti kita ketahui pasti pemberitaan yang di beredar merupakan berita yang sifatnya negatif.

Biasanya peristiwa seperti ini banyak terjadi pada kalangan selebritis, baik itu dalam bentuk foto maupun video. Seperti yang dialami baru-baru ini tersebar foto-foto mesra di kalangan selebritis, banyak dari mereka yang menjadi korban dan menanggapinya dengan santai karena mereka tidak pernah merasa berfoto seperti itu. Ada juga dari mereka yang mengaku itu memang koleksi pribadinya namun mereka bukanlah orang yang mengunggah foto-foto atau video tersebut ke internet, mereka mengatakan ada tangan-tangan yang tidak bertanggungjawab melakukan perbuatan tersebut. Ada juga yang mengaku bahwa memang ponsel atau laptop pribadi mereka yang didalamnya ada foto-foto atau video milik pribadi hilang, lalu tak lama kemudian foto-foto atau video tersebut muncul di internet.

Salah satu contoh kasus illegal content yang sering ditemui adalah dalam bidang pornografi (cyberporn). Cyberporn itu sendiri merupakan kegiatan yang dilakukan dengan membuat, memasang, mendistribusikan dan menyebarkan material yang berbau pornografi, cabul dan mengekspos hal-hal yang tidak pantas.

 

C.  Hukum Tentang Illegal Contents

Pelaku yang menyebarkan informasi elektronik atau dokumen elektronik yang bermuatan illegal contents dapat perseorangan atau badan hukum, sesuai isi Pasal 1 angka 21 UU ITE bahwa “Orang adalah orang perseorangan, baik warga negara Indonesia, warga Negara asing, maupun badan hukum”. Keberadaan Badan Hukum diperjelas kembali dalam Pasal 52 ayat (4) UU ITE bahwa Korporasi yang melakukan perbuatan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 27 sampai Pasal 37 UU ITE, termasuk menyebarkan informasi elektronik atau dokumen elektronik yang bermuatan illegal contents dikenakan pemberatan pidana pokok ditambah dua pertiga.

Peristiwa perbuatan penyebaran informasi elektronik atau dokumen elektronik seperti dalam Pasal 27 sampai Pasal 29 harus memenuhi unsur :

1. Illegal Contents seperti penghinaan, pencemaran nama baik, pelanggaran kesusilaan, berita bohong, perjudian, pemerasan, pengancaman, menimbulkan rasa kebencian atau permusuhan individu, ancaman kekerasan atau menakut-nakuti secara pribadi.

2. Dengan sengaja dan tanpa hak, yakni dimaksudkan bahwa pelaku  mengetahui dan menghendaki secara sadar tindakannya itu dilakukan tanpa hak.  Pelaku secara sadar mengetahui dan menghendaki bahwa perbuatan “mendistribusikan” atau “mentransmisikan” atau “membuat dapat diaksesnya informasi elektronik atau dokumen elektronik” adalah memiliki muatan melanggar kesusilaan. Dan tindakannya tersebut dilakukannya tidak legitimate interest.

 

Perbuatan pelaku berkaitan illegal contents dapat dikategorikan sebagai berikut :

1. Penyebaran informasi elektronik yang bermuatan illegal contents.

2. Membuat dapat diakses informasi elektronik yang bermuatan illegal contents.

3. Memfasilitasi perbuatan penyebaran informasi elektronik, membuat dapat diaksesnya informasi elektronik yang bermuatan illegal contents (berkaitan dengan pasal 34 UU ITE).

 

Bab 3

A.  Faktor Penyebab Illegal Contents

Beberapa faktor yang menyebabkan kejahatan komputer makin marak dilakukan antara lain adalah :

1. Akses internet yang tidak terbatas.

2. Kelalaian pengguna komputer. Hal ini merupakan salah satu penyebab utama kejahatan komputer.

3. Mudah dilakukan dengan resiko keamanan yang kecil dan tidak diperlukan peralatan yang super modern. Walaupun kejahatan komputer mudah untuk dilakukan tetapi akan sangat sulit untuk melacaknya, sehingga ini mendorong para pelaku kejahatan untuk terus melakukan hal ini.

4. Para pelaku merupakan orang yang pada umumnya cerdas, mempunyai rasa ingin tahu yang besar, dan fanatik akan teknologi komputer. Pengetahuan pelaku kejahatan komputer tentang cara kerja sebuah komputer jauh diatas operator komputer.

5. Sistem keamanan jaringan yang lemah.

6. Kurangnya perhatian masyarakat. Masyarakat dan penegak hukum saat ini masih memberi perhatian yang sangat besar terhadap kejahatan konvesional. Pada kenyataannya para pelaku   kejahatan komputer masih terus melakukan aksi kejahatannya.

7. Belum adanya undang-undang atau hukum yang mengatur tentang kejahatan komputer.

 

B.  Pencegahan Illegal Contets

Beberapa cara pencegahan Illegal Contents :

1. Tidak memasang gambar yang dapat memancing orang lain untuk merekayasa gambar tersebut sesuka hatinya.

2. Memproteksi gambar atau foto pribadi dengan sistem yang tidak dapat memungkinkan orang lain mengakses secara leluasa.

3. Melakukan modernisasi hukum pidana nasional beserta hukum acaranya, yang diselaraskan dengan konvensi internasional yang terkait dengan kejahatan tersebut.

4. Meningkatkan sistem pengamanan jaringan komputer nasional sesuai standar internasional.

5. Meningkatkan pemahaman serta keahlian aparatur penegak hukum mengenai upaya pencegahan, investigasi dan penuntutan perkara-perkara yang berhubungan dengan cybercrime.

6. Meningkatkan kesadaran warga negara mengenai masalah cybercrime serta pentingnya mencegah kejahatan tersebut terjadi.

7. Meningkatkan kerjasama antar negara, baik bilateral, regional maupun multilateral, dalam upaya penanganan cybercrime, antara lain melalui perjanjian ekstradisi yang menempatkan tindak pidana di bidang telekomunikasi, khususnya internet, sebagai prioritas utama.

 

C.  Solusi Untuk Illegal Contens

Kemampuan internet untuk menghilangkan batas wilayah negara menyebabkan tindakan penanggulangan cybercrime harus ditanggulangangi oleh masing-masing pribadi, pemerintahan dan dunia global.

1. Personal

Ada beberapa hal yang dapat dilakukan untuk mengatasi cybercrime secara personal, antara lain :

a) Internet Firewall

Jaringan komputer yang terhubung ke internet perlu dilengkapi dengan internet firewall. Firewall merupakan alat untuk mengimplementasikan kebijakan security. Informasi yang keluar atau masuk harus melalui firewall ini. Tujuan utama dari firewall adalah untuk menjaga agar akses (ke dalam maupun ke luar) dari orang yang tidak berwenang (unauthorized access) tidak dapat dilakukan. Kebijakan security, dibuat berdasarkan pertimbangan antara fasilitas yang disediakan dengan implikasi security-nya. Semakin ketat kebijakan security, semakin kompleks konfigurasi layanan informasi atau semakin sedikit fasilitas yang tersedia di jaringan.

Sebaliknya, dengan semakin banyak fasilitas yang tersedia atau sedemikian sederhananya konfigurasi yang diterapkan, maka semakin mudah orang-orang usil dari luar masuk kedalam sistem (akibat langsung dari lemahnya kebijakan security). Firewall pada dasarnya dapat dikategorikan menjadi dua berdasarkan fungsi kerjanya.

b) Kriptografi

Kriptografi adalah seni menyandikan data. Data yang akan dikirim disandikan terlebih dahulu sebelum dikirim melalui internet. Di komputer tujuan, data tersebut dikembalikan ke bentuk aslinya sehingga dapat dibaca dan dimengerti oleh penerima. Data yang disandikan dimaksudkan agar apabila ada pihak-pihak yang menyadap pengiriman data, pihak tersebut tidak dapat mengerti isi data yang dikirim karena masih berupa kata sandi. Dengan demikian keamanan data dapat dijaga.

Ada dua proses yang terjadi dalam kriptografi, yaitu proses enkripsi dan dekripsi. Proses enkripsi adalah proses mengubah data asli menjadi data sandi, sedangkan proses dekripsi adalah proses megembalikan data sandi menjadi data aslinya. Proses enkripsi terjadi di komputer pengirim sebelum data tersebut dikirimkan, sedangkan proses dekripsi terjadi di komputer penerima sesaat setelah data diterima sehingga si penerima dapat mengerti data yang dikirim.

c) Secure Socket Layer

Secure Socket Layer Jalur pengiriman data melalui internet melalui banyak transisi dan dikuasai oleh banyak orang. Hal ini menyebabkan pengiriman data melalui Internet rawan oleh penyadapan. Maka dari itu, browser di lengkapi dengan Secure Socket Layer yang berfungsi untuk menyandikan data. Dengan cara ini, komputer-komputer yang berada di antara komputer pengirim dan penerima tidak dapat lagi membaca isi data.

 

2. Pemerintahan

a) Meningkatkan modernisasi hukum pidana nasional beserta hukum acaranya. Karena diperlukan hukum acara yang tepat untuk melakukan penyidikan dan penuntutan terhadap penjahat cyber (“Cyber-crimes”).

b) Meningkatkan sistem pengamanan jaringan komputer nasional sesuai standar international.

c) Meningkatkan pemahaman serta keahlian aparatur penegak hukum mengenai upaya pencegahan, investigasi dan penuntutan perkara-perkara yang berhubungan dengan cybercrime.

d) Meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai masalah cybercrime serta pentingnya mencegah kejahatan tersebut terjadi.

e) Membentuk badan penyelidik internet. Indonesia sendiri sebenarnya telah memiliki IDCERT (Indonesia Computer Emergency Rensponse Team). Unit ini merupakan point of contact bagi orang untuk melaporkan masalah-masalah keamanan komputer.

 

3. Dunia Global

Meningkatkan kerjasama antarnegara, baik bilateral, regional maupun multilateral, dalam upaya penanganan cybercrime. Kejahatan dalam dunia internet termasuk kejahatan yang bersifat lintas batas wilayah territorial suatu negara, karena jaringan ICT yang digunakan termasuk sebagai jaringan yang tanpa batas (borderless).

Untuk hal ini diperlukan cyberlaw, jika tidak keadaan demikian akan menjadi kejahatan tersembunyi (hidden crime of cyber) pada masa depan apabila tidak ditanggulangi secara hukum.

 

Bab 4

Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diperoleh dari makalah cybercrime ilegal contents adalah sebagai berikut :

1. Cybercrime merupakan bentuk-bentuk kejahatan yang timbul karena pemamfaatan teknologi.

2. Illegal Contents merupakan kejahatan dengan memasukkan data atau informasi ke internet tentang sesuatu hal yang tidak benar, tidak etis, dan dapat dianggap melanggar hukum atau mengganggu ketertiban umum.

3. Langkah penting yang harus dilakukan setiap Negara dalam penanggulangan cybercrime adalah melakukan modernisasi hukum pidana nasional beserta hukum acaranya, meningkatkan system keamanan jaringan computer secara nasional secara internasional, meningkatkan pemahaman serta keahlian aparatur penegak hokum mengenai upaya pencegahan investasi dan penuntutan perkara-perkara yang berhubungan dengan cybercrime, meningkatkan kesadaran warga Negara mengenai masalah cybercrime serta petingnya mencegah kejahatan tersebut terjadi, meningkatkan kerja sama dalam upaya penanganan cybercrime.

Read more...